PyTorch是一个基于Python的开源机器学习框架,序列化是指将模型、张量或其他Python对象转换为一种可存储的格式,以便于在后续的时间点进行加载、重用或共享。通过序列化,可以将模型保存到磁盘上,方便后续再次加载和使用。
PyTorch的张量类似于Numpy数组,但它们提供了GPU加速和自动求导的功能。张量的创建可以通过torch.Tensor,也可以使用torch.zeros、torch.ones等函数。
深度学习的三驾马车:数据、模型、算力。本文将从这三方面,实现 YOLO 目标检测,让自己的数据跑起来
pytorch中保存数据策略在长时间的深度训练中有很大的作用,我们可以通过保存训练好的权重,然后等到下次使用的时候再取出来。另外我们也可以通过迁移学习使用别人训练好的数据进行训练。达到事半功百的效果。
XTuner 是一个傻瓜式、轻量级的大语言模型微调工具箱,由MMRazor和MMDeploy联合开发。其以配置文件的形式封装了大部分微调场景,0基础的非专业人员也能一键开始微调;对于 7B 参数量的LLM,微调所需的最小显存仅为 8GB。
我们经常会看到后缀名为.pt, .pth, .pkl的pytorch模型文件,这几种模型文件在格式上有什么区别吗?
https://github.com/open-mmlab/mmdetection
我们常常有一个概念,SSD 等单阶段目标检测器很快,但准确性比不上 Mask R-CNN 等两阶段目标检测器,尽管两阶段目标检测推断速度要慢许多。那么有没有一种兼顾两者的目标检测器?设计这样的检测器又会出现什么挑战?这就是该论文作者所关心的。
微软宣布将多平台通用ONNX机器学习引擎开源,此举将让机器学习框架,向着机器学习框架的标准化和性能优化方向迈进了一大步。
这篇文章中,我们来聊聊如何使用两张显卡来进行 LLaMA 65B 大模型的微调工作,以及如何在一张普通的 4090 家用显卡上,只花几个小时,就能够完成 7B 模型的微调。
来源:机器之心本文约1400字,建议阅读5分钟本文介绍了SAM开始的二创。 论文刚发布两天,「二创」就开始了。 AI 技术的迭代,已经以天为单位。所以,如果你有什么好的想法,最好赶紧做,不然睡一觉可能就被抢先了。 这个被很多人看好的 idea 源于 Meta 两天前发布的「分割一切」AI 模型(Segment Anything Model,简称 SAM)。Meta 表示,「SAM 已经学会了关于物体的一般概念,可以为任何图像或视频中的任何物体生成 mask,甚至包括在训练过程中没有遇到过的物体和图像类
pytorch==1.7.0 时多卡训练会发生问题,需参考此 Issue。命令参考:
在典型的机器学习和深度学习项目中,我们通常从定义问题陈述开始,然后是数据收集和准备(数据预处理)和模型构建(模型训练),对吧?但是,最后,我们希望我们的模型能够提供给最终用户,以便他们能够利用它。模型部署是任何机器学习项目的最后阶段之一,可能有点棘手。如何将机器学习模型传递给客户/利益相关者?模型的部署大致分为以下三个步骤:
深度学习中,我们一直在训练模型,通过反向传播求导更新模型的权重,最终得到一个泛化能力比较强的模型。同样,如果我们不训练,仅仅随机初始化权重,同样能够得到一个同样大小的模型。虽然两者大小一样,不过两者其中的权重信息分布相差会很大,一个脑子装满了知识、一个脑子都是水,差不多就这个意思。
# 1.进入已保存环境的镜像(reid_mgn:v1(8.48G)、pytorch/pytorch:1.0.1-cuda10.0-cudnn7-devel_mgnreid(6.37G))
众所周知,传统标注方法在大规模数据处理中存在一些瓶颈。繁琐的手动标注,耗时耗力,效率低下,常常成为数据科学家们的心头之患。传统的方法需要人工集中注意力参与,长时间的重复劳动往往令标注人员感到疲惫和乏味,容易导致工作质量下降。最近 SAM(Segment Anything Model)的出现为我们带来了一种创新的解决方案。
本篇文章将分享如何通过 Docker 来在本地快速运行 Hugging Face 上的有趣模型。用比原项目更少的代码,和更短的时间成本将模型跑起来。
本次NANO Hackathon活动主要向用户推广在JetsonNANO平台上利用TensorRT,TransferLearning Toolkit(TLT)这两个开发工具,在实际应用中解决深度学习推理和训练上的问题。本次活动以口罩检测为主题,学生利用TransferLearning Toolkit训练ssd_mobilenet_v2等目标检测模型,并把训练好的模型利用TensorRT部署在Jetson NANO平台上来对视频进行人脸口罩检测。以下是从活动的微信群,webex会议等渠道收集概括的学生提出的问题。主要帮助学生解决了环境部署,API调用,代码调优等方面产生的问题。
本文将介绍如何使用ONNX将PyTorch中训练好的模型(.pt、.pth)型转换为ONNX格式,然后将其加载到Caffe2中。需要安装好onnx和Caffe2。
我们平时在神经网络的训练时间可能会很长,为了在每次使用模型时避免高代价的重复训练,我们就需要将模型序列化到磁盘中,使用的时候反序列化到内存中。
还记得阿里5.2kStar给Sora配音的EMO音视频项目吗?开源了,但是没完全开源,因为只开源了PPT,和readme,再看看咱们腾讯这才叫真开源
有时在加载已训练好的模型时,会出现 out of memory 的错误提示,但仔细检测使用的GPU卡并没有再用且内存也没有超出。
pytorch任意形式的model(.t7、.pth等等)转.onnx全都可以采用固定格式。
pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型,torchvision.models包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg等常用网络结构,并且提供了预训练模型,可通过调用来读取网络结构和预训练模型(模型参数)。往往为了加快学习进度,训练的初期直接加载pretrain模型中预先训练好的参数。加载model如下所示:
该代码基于NanoDet项目进行小裁剪,专门用来实现Python语言、PyTorch 版本的代码,下载直接能使用,支持图片、视频文件、摄像头实时目标检测。
原文:https://medium.com/@karan_jakhar/keras-vs-pytorch-dilemma-dc434e5b5ae0
在使用深度学习库PyTorch中加载模型时,有时可能会遇到错误消息 "torch.load invalid load key, ‘\x00‘"。这个错误表明加载的模型文件包含无效的加载键。
项目地址:https://github.com/Kaixhin/grokking-pytorch
FME的功能已经足够强大,在FME丰富的数据格式与众多转换器的支持下,我们可以完成很多复杂的工作。但是如果能使用Python来对其进行进一步的功能扩展的话,将会使FME更加开放。本文将通过一个小例子来讲解如何进行功能的扩展。
2019出现的一个可以在移动端实时运行的人脸3D表面提取模型-FaceMesh,被很多移动端AR应用作为底层算法实现人脸检测与人脸3D点云生成。相关的论文标题为:
深度学习开源框架众多,对于开发者来说其中有一个很硬的需求,就是模型结构和权重的可视化。使用过Caffe的同学都因为强大的Netscope可以离线修改实时可视化网络结构而暗爽,那其他的框架怎么样呢?
大家好!今天给大家安利一个宝藏仓库miemiedetection ,该仓库实现了PPYOLO、PPYOLOv2、PPYOLOE三个算法一键三连,还请大家点个star!
PyTorch 自带很多预训练模型,在使用时会自动下载,本文记录修改下载位置的方法。 背景 PyTorch 下载预训练模型总得放个地方无可厚非,但默认路径在 Windows 中是 C:\Users\<username>\.cache ,很可能占用 C 盘几个 G 的空间,尝试修改该路径 模型加方式 当pretrained为True时,PyTorch会调用torch.utils的load_state_dict_from_url函数 load_state_dict_from_url函数最终调用torch
大家好,今天我们来看Pytorch神器第九次分享的内容——Image Caption。
在使用PyTorch进行深度学习模型训练和推理时,我们经常会使用state_dict来保存和加载模型的参数。然而,有时当我们尝试加载保存的state_dict时,可能会遇到Unexpected key(s) in state_dict错误,并指明错误的键名。本文将介绍该错误的原因和解决方法。
OpenMMLab 的算法如何部署?是很多社区用户的困惑。而模型部署工具箱 MMDeploy 的开源,强势打通了从算法模型到应用程序这 "最后一公里"!
昨天有人给我发co-tracker开源,秉持着一贯好奇与好学的心态。尝试自己搭建环境跑跑demo看看效果。
选自GitHub 作者:Facebook Research 机器之心编译 参与:黄小天、路雪 近日,Facebook 在题为《Voice Synthesis for in-the-Wild Speakers via a Phonological Loop》的论文中提出一个文本转语音(TTS)的新神经网络VoiceLoop,它能够把文本转化为在室外采样的声音中的语音。目前 VoiceLoop 已在 GitHub 上开源并附有 PyTorch 实现。机器之心对论文摘要进行了编译。论文与GitHub链接请见文中。
最近在微信公众号里看到多篇讲解yolov5在openvino部署做目标检测文章,但是没看到过用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的。于是,我就想着编写一套用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的程序。在编写这套程序时,遇到的bug和解决办法,在这篇文章里讲述一下。
preface TODO import torch import torch.nn as nn from .utils import load_state_dict_from_url __all__ = ['ResNet', 'resnet18', 'resnet34', 'resnet50', 'resnet101', 'resnet152', 'resnext50_32x4d', 'resnext101_32x8d', 'wide_resnet50_2',
小伙伴们好呀,不久前我们推出了模型部署入门系列教程,受到了大家的一致好评,也收到了很多小伙伴的催更,后续教程正在准备中,将在不久后跟大家见面,敬请期待哦~
【导读】目标检测是计算机视觉的重要组成部分,其目的是实现图像中目标的检测。YOLO是基于深度学习方法的端到端实时目标检测系统(YOLO:实时快速目标检测)。YOLO的升级版有两种:YOLOv2和YOL
逐一判断每一层,如果该层是bn 的 running mean,就取出参数并取平均作为该层的代表
---- 新智元报道 编辑:桃子 好困 【新智元导读】Meta的SAM「分割一切」模型刚发布,国内团队就进行了二创,打造了一个最强的零样本视觉应用Grounded-SAM,不仅能分割一切,还能检测一切,生成一切。 Meta的「分割一切」模型横空出世后,已经让圈内人惊呼CV不存在了。 就在SAM发布后一天,国内团队在此基础上搞出了一个进化版本「Grounded-SAM」。 注:项目的logo是团队用Midjourney花了一个小时做的 Grounded-SAM把SAM和BLIP、Stable Di
欢迎阅读这份有关 PyTorch 原理的简明指南[1]。无论您是初学者还是有一定经验,了解这些原则都可以让您的旅程更加顺利。让我们开始吧!
conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit==10.1.243 -c pytorch
前言 最近使用 PyTorch 感觉妙不可言,有种当初使用 Keras 的快感,而且速度还不慢。各种设计直接简洁,方便研究,比 tensorflow 的臃肿好多了。今天让我们来谈谈 PyTorch 的预训练,主要是自己写代码的经验以及论坛 PyTorch Forums 上的一些回答的总结整理。 直接加载预训练模型 如果我们使用的模型和原模型完全一样,那么我们可以直接加载别人训练好的模型: my_resnet = MyResNet(*args, **kwargs) my_resnet.load_sta
1. 解决了上次FileNotFoundError,是个比较弱智的问题,原因在于,下载下来的.pth文件名字跟config.py文件里写的不一样,没仔细看,一直耗了不少时间卡在这里。目前出现了新的ERROR。
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